Публикации по теме 'classification'
K-ближайшие соседи (KNN): подробное руководство
Алгоритм K ближайших соседей (KNN) — очень простая, но мощная модель машинного обучения. Он присваивает метку новой выборке на основе меток ее k ближайших выборок в обучающем наборе.
KNN — это ленивый ученик : он не строит модель на основе обучающих данных, и все его вычисления откладываются до момента прогнозирования.
Классификация машинного обучения: демонстрация кода с примером
В этом пошаговом руководстве я черпал вдохновение из замечательной книги Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras & TensorFlow для предоставления исчерпывающего объяснения.
Если вы заинтересованы в регрессии, обратитесь к моему предыдущему сообщению в блоге Пошаговое руководство по регрессии кода , в котором я представил комплексную реализацию кода для задачи регрессии. Код охватывал основные шаги, связанные с выполнением регрессионного анализа, включая..
Прогнозирование одобрения ипотеки: анализ данных и прогнозирование с помощью Azure ML Studio (часть 2)
Это часть 2 раздела "Прогнозирование одобрения ипотечного кредита". Здесь можно сделать ссылку на часть 1 .
Описание модели машинного обучения в Azure Machine Learning Studio.
Следующим пунктом является разработка прогностической модели, которая позволяет нам с приемлемой степенью достоверности определять, когда запрос или заявка на получение кредита принимается или нет. Это проблема классификации двух классов, принятая или не принятая. Мы попытаемся определить модель, начиная с..
Визуализация машины опорных векторов (SVM)
Визуализация машины опорных векторов (SVM)
Машина опорных векторов - это алгоритм машинного обучения с учителем, используемый для выполнения задач классификации, а также задач, связанных с регрессией. Это популярный выбор среди экспертов по машинному обучению из-за его высокой точности и оптимизации, и сегодня мы поймем причину этого.
Обратите внимание, что весь блог будет сосредоточен только на геометрической интуиции SVM, чтобы обеспечить лучшее понимание читателям.
Ожидаемые..
Неправильные представления об обучении по методу Few Shot!
Обучение с небольшим количеством выстрелов — это термин, который становится все более и более известным в мире и сообществе машинного обучения. Причиной этого является неразрывная прочная связь между машинным обучением и данными.
Точность моделей машинного обучения в большинстве случаев всегда коррелирует с объемом данных, доступных во время обучения. Другими словами, в большинстве случаев, если у нас есть больше данных для обучения, существует высокая вероятность , что это будет..
Использование деревьев решений в Python для прогнозирования платежей по умолчанию
Мы будем использовать данные кредитной карты UCI, как указано в разделе ссылок, чтобы спрогнозировать дефолт на следующий месяц на основе различных факторов.
Сначала мы загружаем некоторые основные библиотеки, то есть sklearn, pandas, numpy и matplotlib.
Затем мы загружаем граф и библиотеку классификатора дерева решений.
Далее мы загрузим данные,
В следующих нескольких командах мы рассмотрим только столбцы, которые мы будем включать в нашу модель, а затем мы удалим..
Вопросы по теме 'classification'
Определение категории товаров с помощью weka
Я работаю над приложением электронной коммерции. Большинство продуктов, которые у меня есть, содержат атрибут категории, а некоторые нет (около 70-30%). Я пытался использовать Weka для определения категории, но атрибуты, которые у меня есть...
05.05.2024
Кривые обучения - почему точность обучения сначала так высока, а затем внезапно падает?
Я реализовал модель, в которой я использую логистическую регрессию в качестве классификатора, и хотел построить кривые обучения как для обучающих, так и для тестовых наборов, чтобы решить, что делать дальше, чтобы улучшить мою модель.
Просто чтобы...
29.05.2024
Новые материалы
Основы принципов S.O.L.I.D, Javascript, Git и NoSQL
каковы принципы S.O.L.I.D? Принципы SOLID призваны помочь разработчикам создавать надежные, удобные в сопровождении приложения. мы видим пять ключевых принципов. Принципы SOLID были разработаны..
Как настроить Selenium в проекте Angular
Угловой | Селен
Как настроить Selenium в проекте Angular
Держите свое приложение Angular и тесты Selenium в одной рабочей области и запускайте их с помощью Mocha.
В этой статье мы..
Аргументы прогрессивного улучшения почти всегда упускают суть
В наши дни в кругах веб-разработчиков много болтают о Progressive Enhancement — PE, но на самом деле почти все аргументы с обеих сторон упускают самую фундаментальную причину, по которой PE..
Введение в Джанго Фреймворк
Схема «работать умно, а не усердно»
В этой и последующих статьях я познакомлю вас с тем, что такое фреймворк Django и как создать свое первое приложение с помощью простых и понятных шагов, а..
Настольный ПК как «одно кольцо, чтобы править всеми» домашних компьютеров
Вид после 9 месяцев использования
С настольных компьютеров все началось, но в какой-то момент они стали «серверами», и мы все перешли на ноутбуки. В прошлом году я столкнулся с идеей настольных..
Расширенные методы безопасности для VueJS: реализация аутентификации без пароля
Руководство, которое поможет вам создавать безопасные приложения в долгосрочной перспективе
Безопасность приложений часто упускается из виду в процессе разработки, потому что основная..
стройный-i18следующий
Представляем стройную оболочку для i18next.
Эта библиотека, основанная на i18next, заключает экземпляр i18next в хранилище svelte и отслеживает события i18next, такие как languageChanged,..